Branche un modèle (Gemini, Ollama local, ou tout endpoint compatible OpenAI) pour qu'il joue/coache dans une room. Tout reste en local : la clé API est stockée dans le localStorage de ce navigateur (clé tb_settings), elle n'est envoyée qu'au endpoint que tu indiques — aucun compte, aucun serveur tiers.
Le endpoint /chat/completions est ajouté automatiquement. Gemini : https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai — Ollama local : http://localhost:11434/v1.
Reste sur cette machine. Pour Ollama en local, tu peux laisser vide.
Nom exact du modèle servi par ton endpoint.
Champ vide = le jeu envoie déjà les règles + stratégie complètes au LLM (intégrées). « Charger les règles par défaut » récupère en plus /coach/llm-rules.md si tu veux les éditer.
Dépose un fichier audio par événement (mp3 / ogg / wav / m4a). Tout reste en local dans ce navigateur (IndexedDB) — rien n'est envoyé au serveur ni publié. La musique de fond tourne en boucle et change selon la map. ⚠️ N'utilise que des sons dont tu as les droits (les tiens ou libres de droits).
Dans Toy Battle, les effets de base (pioche Nuage/Croisette, déplacement Volcan, gel Champ de Bataille, reprise Cimetière/Château) sont optionnels — tu peux décliner.
Décoché (par défaut) = rapide : pioche & gel s'appliquent automatiquement (tu les prends quasi toujours) ; le Volcan reste déclinable et Cimetière/Château gardent leur « Ne rien reprendre ».
Le test utilise les valeurs saisies ci-dessus (pas besoin d'enregistrer d'abord) et envoie un message minimal. Si tb-llm.js expose window.TBLLM.callLLM, il est utilisé ; sinon un appel /chat/completions de secours est tenté.